引言：智能化时代的体制应答

人类社会正经历一场前所未有的范式迁移。以人工智能为代表的新质技术力量，已跨越工具性应用的初级阶段，开始深度重塑生产关系的底层逻辑。2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，标志着中国经济发展从信息化赋能步入以人工智能为内核、以体系重构为特征的系统重塑阶段。作为政策改进的实践者，我们必须清醒地认识到：当机器不再仅仅是手的延伸，而是开始替代并拓展人脑的认知功能时，传统的政治经济体制必然面临根本性的调适与重构。

本文所论的《未来国策》，并非一份既定的政策文本，而是面向智能化时代必须构建的制度框架。其核心在于两大支柱：智能劳动生产体制与智能化经济人工智能体制。前者回答“人如何工作”的问题——在智能劳动成为主导生产方式的条件下，如何界定劳动的内涵、重构就业的形态、保障劳动者的权益；后者回答“经济如何运行”的问题——当数据成为核心要素、算法成为关键工具、算力成为基础支撑时，经济运行的内在机理与治理逻辑将发生怎样的变革。两者相辅相成，共同构成智能化时代生产关系的制度底座。

一、智能劳动生产体制：从“人的劳动”到“人机协作”

1.1 智能劳动的内涵界定

科学认识智能劳动，是构建新型生产体制的逻辑起点。依据马克思生产劳动理论的分析框架，理解劳动需把握双重维度：其一是作为理论前提的物质规定性，其二是作为本质规定的社会形式。从物质规定性看，智能劳动首先必须是一种“劳动”——它应当具备对象化的物质能量消耗、生产性与工具性、合目的性、合规律性等基本特征。

那种认为智能劳动是“非物质劳动”的观点是站不住脚的。数据的表象固然是非物质的，但数据的存在与运动离不开数据中心的电力消耗——这一耗电量目前已占全球总用电量的2%以上；程序员神经系统的葡萄糖代谢、用户生成内容时的肌肉运动，都是劳动物质性的具体表现。智能劳动的特殊性在于，它是以“数智化”为特征的劳动形态：劳动对象扩展为数据，劳动资料升级为算法与智能系统，劳动产品呈现为数字产品与智能服务。

从社会形式维度看，智能劳动的生产性规定取决于其所处的生产关系。在社会主义制度下，智能劳动的生产性不仅体现为价值创造，更体现为是否有利于人的全面发展、是否有助于共同富裕的实现。这正是《未来国策》必须坚持的价值导向。

1.2 人机协作：新型生产关系的核心特征

当人工智能从辅助工具演变为协作伙伴，传统的生产方式与组织形式必须因时而变。智能劳动生产体制的核心，在于构建人机协作的新型生产关系。

这种协作体现在三个层面：其一，在生产执行层面，智能系统承担可程序化、高重复性的常规任务，人类则聚焦于需要价值判断、情感互动与创造性思维的非常规认知型任务。其二，在决策支持层面，人工智能发挥其强大的数据处理与模式识别能力，为决策者提供更全面、精准的信息支持，但最终的价值判断与权力行使必须由具备政治智慧与责任担当的人来完成。其三，在任务创造层面，人工智能不仅替代劳动，还创造具有劳动力比较优势的新任务，将劳动者分配到更广泛的生产任务中。

这意味着，智能劳动生产体制必须建立适应人机协同的新型生产任务分配体系，推动职业分类的动态调整，审慎界定人工智能智能体在经济活动中的合理地位。阿尔巴尼亚任命人工智能生成的虚拟部长负责公共采购事务的案例表明，将权力“委托”给人工智能已从科幻走入现实，但关键在于如何确保“技术中立”不沦为掩盖权力转移的烟幕。

1.3 劳动形态演进与就业转型

数智化背景下，劳动与就业正在经历深刻转型。短期来看，劳动节约型技术进步带来的“替代效应”加速显现——在制造、交通、金融、客服等领域，“机器换人”已成为普遍现象，就业岗位呈现“净减少”态势。长期来看，数智技术也催生出大量新职业、新岗位，并在提升劳动生产率的同时带动生产规模扩张与有效需求增加，释放出一定的“创造效应”与“补偿效应”。

然而，全球经验表明，就业创造往往在数量上小于、在时间上显著滞后于就业替代，且多集中于特定区域与高技能人群。“短期抑制—长期创造”的张力，叠加不同区域、行业的差异，致使就业容量整体面临紧缩压力，就业极化与岗位空心化趋势同步加剧。

大语言模型的兴起进一步深化了这一趋势。研究发现，被大语言模型替代可能性排前25名的职业大多属于非常规认知型职业——这意味着人类在一个行业上积累的经验、学到的技巧，反而可能成为被大模型首先替代的东西；而那些人类与生俱来或孩提时代就掌握的技能和常识，或许是大语言模型最难替代的。这一发现颠覆了传统认知，要求我们重新思考教育体系与技能培训的方向。

1.4 权益保障与分配制度优化

面对上述挑战，智能劳动生产体制必须将劳动者权益保障置于核心位置。这需要从以下维度推进制度创新：

第一，前瞻性地建构智能时代劳动者权益保护机制。防范资本逻辑与技术逻辑相互勾结而导致的权力扩张，尤其要杜绝“智能算法”对劳动者与消费者的隐匿剥削。当算法决定谁有工作、工作多久、报酬几何时，算法的公平性、透明度与可问责性就成为基本的制度诉求。

第二，健全完善智能时代的“劳动应得”原则。在智能算法中嵌入公平正义观念，建立基于算法共享、数据提供与行业知识沉淀的成果共享机制。当劳动者不仅是劳动力的提供者，同时也是数据的生产者时，他们应当有权分享数据创造的价值。建立算法贡献的识别与量化机制，确保数据提供者、算法开发者、行业专家都能获得应有的报酬。

第三，构建适应人工智能时代的人才培养与就业保障体系。依托税收优惠、财政补贴、人才引进等政策工具，支持发展吸纳就业能力强的产业和企业。搭建对接新兴就业岗位的实习平台，完善创新创业孵化通道，鼓励青年群体投身重点领域、重点行业。对就业困难人员、长期失业人员等开展“一人一策”精准帮扶，健全就业兜底机制。

第四，弘扬终身学习理念，发展“数智共生”技术，为劳动者“增智”“赋能”夯实根基。政府、企业与社会组织要协同发力，为劳动者更好运用智能机器提供便利，构建更有效率、更加公平、更为人性化的智能经济发展格局。

二、智能化经济人工智能体制：从技术赋能到系统重塑

2.1 智能经济的内在逻辑

智能经济的运行建立在“数据—算法—算力”这一新型铁三角之上。数据是经过算法加工后能够产生洞察与预测的“原料”；算法作为处理数据的逻辑与规则，是价值创造的“灵魂”；而算力，特别是绿色高效的算力，则是支撑这一创造过程的“物质基础”。这三者之间的协同效应，构成智能经济持续演进的内生动力。

智能经济表现为经济活动全链条的智能化再造。在生产端，智能制造不再局限于自动化产线，而是向“自优化”演进——生产系统能够根据实时市场反馈自主调整工艺参数与排产计划。在消费端，随着智能终端与智能体的普及，消费行为正从“主动搜索”向“需求响应”转变——一个智能体便能调动背后庞大的服务网络，完成从需求识别到服务交付的全过程。这将重塑供需之间的连接方式，使得大规模个性化定制与精准化社会服务成为可能。

2.2 数据要素的市场化配置

数据是智能经济的基础资源，只有流动才能创造价值，只有合规才能确保安全。当前智能经济发展的主要矛盾，已从“算力不足”转向“数据要素焦虑”。构建智能化经济人工智能体制，必须突破数据要素市场化配置的制度瓶颈。

首先要加快构建全国一体化数据要素市场。完善合规高效的市场运行规则，推动公共数据依法开放与授权运营。在医疗健康、交通出行、城市治理、生态环保等领域，应推动公共数据资源向人工智能企业合规开放。探索多方安全计算、联邦学习等技术路径，实现“原始数据不出域、数据可用不可见”的融合开发利用。

其次要建立健全数据流通安全治理标准。数据确权、定价、入表等基础制度建设亟待突破。鼓励基于数据价值贡献的收益分配机制创新，加强数据供给激励，支持数据标注、数据合成等专业化服务发展，培育壮大数据要素市场。为人工智能企业开发具有全球竞争力的解决方案提供高质量数据支撑。

再次要探索人工智能生成内容的版权认定与交易机制。人工智能生成内容呈爆发式增长，但版权归属不清、价值评估缺失、交易渠道不畅等问题日益凸显。应加快探索人工智能生成内容的版权认定、价值评估与交易流转规则，建立与智能经济发展需求相适应的数据确权与版权保护体系。

2.3 算法治理与价值对齐

当算法日益成为资源配置的核心手段，算法治理就成为智能化经济体制的关键议题。算法不仅是技术问题，更是权力问题。谁设计算法、谁选择训练数据、谁有权修改算法参数——这些关键权力掌握在谁手中，直接决定着资源配置的方向与分配结果的公平。

算法治理的第一要务是穿透“算法黑箱”。要求算法决策的过程与依据具备可解释性、可追溯性、可问责性。特别是在涉及就业、信贷、保险、公共服务等民生领域，算法的透明度必须作为基本制度要求加以确立。

算法治理的第二要务是确保价值对齐。人工智能系统应当“以人为本、智能向善”。在政治传播、政策制定、社会治理等环节，人工智能可以发挥强大的数据处理能力，但最终的价值判断必须由人来完成。要在算法开发全过程嵌入伦理考量，引导技术向善、向优、向就业友好方向发展。

算法治理的第三要务是建立分级分类监管机制。对算法应用进行风险评估，根据风险等级采取差异化的监管措施。对高风险应用实施事前评估与持续监测，对低风险应用鼓励创新试错。通过健全数据要素基础制度、探索算法伦理审查规范，在发展中规范，在规范中发展。

2.4 算力协同与绿色转型

算力是智能经济的物质基础。随着算力需求的指数级增长，其背后的能源消耗已成为制约智能经济发展的关键瓶颈。构建智能化经济人工智能体制，必须将算力协同与绿色转型纳入整体制度设计。

算力协同的核心是优化算力资源布局。实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度。通过智能调度实现“计算跟着电力走”或“电力追着计算算”——这不仅是降低运营成本的经济考量，更是关乎发展可持续性的战略选择。

算力供给要向低成本、高可用、绿色低碳方向升级。强化算力、数据、网络、电力等要素协同配置，让中小企业像用电一样用算力，真正降低智能化转型的门槛。加快人工智能芯片技术攻关与软件生态培育，充分发挥国家枢纽节点集聚效应。

2.5 产业融合与跨界创新

智能经济的生命力在于解构传统壁垒、重构产业生态。智能化经济人工智能体制必须为产业融合与跨界创新提供制度空间。

建立“链主引领+行业模型”的协同创新机制。推动能源、制造、金融等领域的头部企业联合人工智能领军企业，开放核心业务场景与长期积累的行业知识，共同开发垂直领域大模型，形成可复用的行业智能中枢。通过模型即服务的灵活供给模式，降低中小企业智能化改造成本，推动产业全要素生产率系统性提升。

健全“首台套+迭代升级”的容错激励机制。优化首台套重大装备保险补偿政策，鼓励企业在真实生产环境中率先采用工业人工智能控制系统、智能机器人、农业无人机等关键装备。建立应用场景数据反馈闭环，允许企业在使用过程中持续优化算法模型，形成以应用牵引技术成熟的良性发展格局。

构建“服务型制造”的业态培育机制。推动制造业企业向“产品+智能服务”模式转型，支持企业利用人工智能拓展远程运维、预测性维护、产能共享等增值服务。探索无人化服务与人工作业协同的新型服务模式，在软件信息、金融服务、现代物流等领域推动智能终端和智能体规模化应用。

三、体制协同：智能劳动与智能经济的制度耦合

3.1 分配制度的贯通设计

智能劳动生产体制与智能化经济人工智能体制并非彼此孤立的两个体系，而是同一枚硬币的两面。两者最深层的交汇点，在于分配制度。

在智能经济条件下，价值创造的主体日益多元：数据提供者贡献原始素材，算法开发者赋予处理逻辑，算力基础设施提供运算能力，行业专家沉淀领域知识，一线劳动者完成人机协作的具体操作。如何识别各方贡献、如何确立分配比例，成为分配制度的核心难题。

《未来国策》应当确立“共创分享”的分配原则。建立与共创模式相匹配的价值分配体系，明确算法模型、核心数据、行业知识等新型要素在价值创造中的贡献度。在微观层面，推动企业建立算法贡献的记录与量化机制；在宏观层面，探索数据要素收益按贡献参与分配的实现形式。让数据提供者、算法开发者、行业专家、一线劳动者都能公平受益，让技术进步真正惠及全社会。

3.2 治理框架的协调统一

智能劳动与智能经济的治理，需要在统一的制度框架下协调推进。这一框架应当遵循以下原则：

一是以人为本。始终保持劳动者在技术发展中的主体性地位，将持续扩大就业容量作为推动技术进步的重要考量。在技术设计、算法开发、系统优化全过程嵌入人本理念，在激烈的技术革命中守住就业底线、托住民生底板。

二是敏捷治理。从过去注重“事前审批”的静态管理模式，转向强调“过程监管”的敏捷治理模式。人工智能技术迭代速度快、应用场景广，治理体系必须具备快速响应能力。通过分级分类监管、试点先行、容错纠错等机制，为技术创新留出充分的试错空间。

三是系统观念。智能劳动与智能经济的发展涉及经济、社会、政治多个维度，必须统筹考量。就业政策要与产业政策、教育政策、科技政策协调联动；数据治理要与算法治理、算力治理一体推进；国内发展要与国际竞争统筹谋划。

3.3 制度创新的国际视野

智能经济的制度竞争时代已然开启。当智能体逐步演化为“经济主体”，将触发产权、税收、劳动法的系统性变革。中国智能经济的国际竞争，归根结底是“制度软实力”的竞争。

构建开源创新“全球协作”的生态机制尤为关键。我国开源生态正经历从“使用者”向“贡献者”再向“引领者”的深刻转型。应进一步支持人工智能开源社区发展，推动模型、工具、数据集等创新资源开放共享。建立开源贡献评价与激励机制，加快构建面向全球的开源技术生态。推动人工智能技术开放共享，支持全球南方国家智能能力建设，助力各国平等参与智能化发展进程，共同缩小全球智能鸿沟。

同时必须高度关注国家主权问题。当核心政府职能依赖外国技术产品、依赖无法被充分解释和审查的算法时，国家主权独立的边界何在，是需要严肃对待的问题。《未来国策》应当确立“主权人工智能”的战略框架，在技术引进与自主可控之间寻求平衡，在开放合作与安全保障之间把握分寸。

结语：走向人机共生的未来

智能时代的到来不可逆转。机器正在获得越来越强大的劳动能力，大规模走进社会经济各领域，承担越来越多的劳动任务和工作职责。但这并不意味着人类的退场。恰恰相反，智能劳动为人类解放提供了重大契机——当人工智能可以承担可程序化的常规任务，人类得以聚焦于创造性思维、情感互动与价值判断；当智能系统接管技术细节，人类的自主性反而可能得以提高。

《未来国策》的核心使命，是在智能技术迅猛发展的背景下，守护人的尊严、保障人的权益、促进人的发展。这需要我们构建智能劳动生产体制，让劳动者在人机协作中找到新的位置；需要构建智能化经济人工智能体制，让数据、算法、算力在制度轨道上健康运行；更需要两大体制的协调协同，形成适配智能时代的新型生产关系。

善治与良治从来不是源自先进的工具，而在于对人的尊重、对正义的追求和对共同体的责任。有关工作无法外包给算法，需要的是持久的制度建设、理性的政治文化与负责任的制度创新。当人工智能日益深入地嵌入经济运行与政治决策的每一个环节，我们更需清醒地认识到：最终的价值判断、政策选择与权力行使，必须由具备政治智慧与责任担当的人来完成。

这正是《未来国策》的终极关怀，也是我们这一代政策改进者的历史使命。